在生成式AI快速崛起的浪潮中，Google以全新的產(chǎn)品矩陣和技術(shù)升級(jí)迎來屬于它的“LLM時(shí)刻”。從文本到圖像，從工具到生態(tài)，AI全家桶的發(fā)布讓人們看到技術(shù)無邊的可能性。本文將帶你深入解讀這些突破背后的技術(shù)邏輯與市場(chǎng)策略，探討Google如何在AI競(jìng)賽中拔得頭籌，并展望行業(yè)未來的新格局。

強(qiáng)大的LLM正在消解傳統(tǒng)Agent設(shè)計(jì)中“顯式工程化”的部分價(jià)值，但這不意味著Agent概念的終結(jié)，而是其形態(tài)向更靈活的方向進(jìn)化。開發(fā)者應(yīng)積極擁抱兩種范式的融合——LLM負(fù)責(zé)認(rèn)知層級(jí)的抽象與調(diào)度，傳統(tǒng)Agent專注確定性的高效執(zhí)行。這種分層協(xié)作或許才是下一代智能系統(tǒng)的常態(tài)。

在人工智能迅速發(fā)展的今天，如何有效評(píng)估大語言模型（LLM）產(chǎn)品成為了產(chǎn)品經(jīng)理的重要課題。本文將深入探討評(píng)估 LLM 產(chǎn)品背后的關(guān)鍵能力，強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)認(rèn)知和理想產(chǎn)品形態(tài)的“畫面感”對(duì)于成功評(píng)估的重要性。

大模型都是通過數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，對(duì)不懂的人來說，以為大模型的訓(xùn)練過程很神秘。其實(shí)不然，作者的觀點(diǎn)是：其實(shí)就和寫教科書一樣，有背景、例題和練習(xí)題。這篇文章，我們就來學(xué)習(xí)一下。

LLM在推理時(shí)，竟是通過一種「程序性知識(shí)」，而非照搬答案？可以認(rèn)為這是一種變相的證明：LLM的確具備某種推理能力。然而存在爭(zhēng)議的是，這項(xiàng)研究只能提供證據(jù)，而非證明。

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能技術(shù)正以前所未有的速度滲透到各個(gè)行業(yè)，其中教育領(lǐng)域尤為引人注目。隨著大型語言模型（LLM）的興起，個(gè)性化教育的愿景似乎觸手可及。本文深入探討了AI技術(shù)如何重塑教育行業(yè)，特別是LLM在教育產(chǎn)品化中的關(guān)鍵作用。

最近，Nature上的一項(xiàng)研究，全面駁斥了LLM具有類人推理能力的說法。研究者設(shè)定的「人類親吻難題」把7個(gè)大模型徹底繞暈。最終研究者表示，與其說LLM是科學(xué)理論，不如說它們更接近工具，比如廣義導(dǎo)數(shù)。

本文講述了大語言模型LLM的基本原理以及應(yīng)用，僅供參考。

Max Tegmark團(tuán)隊(duì)又出神作了！他們發(fā)現(xiàn)，LLM中居然存在人類大腦結(jié)構(gòu)一樣的腦葉分區(qū)，分為數(shù)學(xué)/代碼、短文本、長(zhǎng)篇科學(xué)論文等部分。這項(xiàng)重磅的研究揭示了：大腦構(gòu)造并非人類獨(dú)有，硅基生命也從屬這一法則。

在人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLM）正逐漸成為構(gòu)建智能系統(tǒng)的核心。本文通過兩個(gè)實(shí)踐案例，詳細(xì)闡述了如何從零開始，利用受限的FAQ文檔和LLM能力，搭建一個(gè)智能問答機(jī)器人，供大家學(xué)習(xí)。

1%合成數(shù)據(jù)，就能讓模型瞬間崩潰！來自Meta、NYU等機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)證實(shí)，「微量」合成數(shù)據(jù)便讓LLM弱不可堪。甚至，參數(shù)規(guī)模越大，模型崩潰越嚴(yán)重。

在人工智能領(lǐng)域，Andrej Karpathy 的最新思考為我們提供了關(guān)于AI模型未來發(fā)展的深刻見解。他認(rèn)為，雖然當(dāng)前的大型模型非常強(qiáng)大，但未來的小型模型也具有巨大的潛力。通過模型蒸餾技術(shù)，我們可以將大型模型的能力壓縮到更小的模型中，實(shí)現(xiàn)更高效的認(rèn)知處理。